Zilda Joaquina Cohen Gama, Antônio Cordeiro de Santana,
ISSN
Fernando Antônio Teixeira Mendes & Ahmad Saeed Khan
1679-1614
ÍNDICE DE DESEMPENHO COMPETITIVO
DAS EMPRESAS DE MÓVEIS DA REGIÃO
METROPOLITANA DE BELÉM1 2
Zilda Joaquina Cohen Gama3
Antônio Cordeiro de Santana4
Fernando Antônio Teixeira Mendes5
Ahmad Saeed Khan 6
Resumo - A indústria de móveis da Região Metropolitana de Belém é intensiva em
emprego e ajuda a reduzir os impactos ambientais das serrarias, uma vez que utiliza as
aparas e resíduos de madeira dessas empresas como matéria-prima. A análise fatorial foi
utilizada para gerar um Índice de Desempenho Competitivo e determinar a posição
competitiva dessas empresas na indústria de móveis. Os resultados mostraram que a
maioria das empresas da indústria de móveis encontra-se em posição intermediária de
desempenho competitivo, em razão das limitações de fatores, como falta de mão-deobra qualificada, baixo nível tecnológico, dificuldade de acesso ao crédito e baixo grau de
integração vertical e horizontal da cadeia de suprimento. Finalmente, conclui-se que
apenas uma empresa apresentou alto grau de desempenho competitivo.
Palavras-chave: Índice de Desempenho Competitivo (IDC), análise fatorial, empresas
de móveis, tecnologia, Estado do Pará.
1
2
3
4
5
6
Recebido em 20/10/2006. Aceito em 14/02/2007.
Os autores agradecem às sugestões de dois revisores anônimos da Revista. Os possíveis erros remanescentes
são de responsabilidade dos autores. Artigo elaborado a partir da dissertação de mestrado em Economia do
primeiro autor, pela Unama.
M.Sc em Economia pela Universidade da Amazônia – UNAMA – E-mail: [email protected].
Professor da Universidade Federal Rural da Amazônia – UFRA – E-mail: [email protected].
Professor da Universidade da Amazônia – UNAMA – E-mail: [email protected].
Professor da Universidade Federal do Ceará – UFCE.
127
REVISTA DE ECONOMIA E AGRONEGÓCIO, VOL.5, Nº 1
1. Introdução
A indústria de móveis brasileira é formada por 16.104 micro, pequenas e
médias empresas formais (17,9% do total), envolvendo 206.352 empregos
e um faturamento de US$ 5,61 bilhões em 2005. Neste mesmo ano,
exportou US$ 1,003 bilhão (Abimóvel, 2006).
Nesse cenário, a indústria de móveis do Estado do Pará, formada por
106 micro e pequenas empresas formais (32,7% do total), gerou 721
empregos, exportou US$ 7,60 milhões em 2005 e ocupa a sétima posição
no ranking dos Estados exportadores.
O Estado do Pará, historicamente, figurou como grande produtor e
exportador de madeira para outros Estados e para o mercado internacional.
Entretanto, para uma média de 700 mil toneladas/ano exportadas de
madeira serrada e/ou semi-elaborada, a indústria do Pará processa apenas
0,6%, que destina à produção de móveis, artefatos e utilidades de cozinha
com maior valor agregado (Santana, 2002; Sebrae, 2004; Gama, 2006).
Atualmente, o Estado do Pará conta com dois pólos moveleiros: um situado
no município de Paragominas; e o outro, objeto deste trabalho, localizado
na Região Metropolitana de Belém (RMB), englobando os municípios de
Belém, Ananindeua, Marituba, Benevides e Santa Bárbara. Ambos são
frutos do processo recente de reestruturação da indústria madeireira.
Segundo Santana (2002, 2003), algumas das empresas de madeira serrada
e beneficiada estão fabricando móveis e artefatos na mesma fábrica ou
em unidades separadas da mesma empresa, aproveitando as sobras e
resíduos da madeira serrada. Anteriormente, esse resíduo era queimado,
com uma parcela destinada à lenha e outra transformada em carvão.
Com o objetivo de atenuar esses problemas ambientais causados pelas
madeireiras, o Sebrae e o Governo do Estado iniciaram a organização do
tecido de micro e pequenas empresas em cluster, fazendo a articulação
das moveleiras às serrarias certificadas, que se comprometeram a
fornecer madeira de qualidade e oriundas de áreas sob manejo florestal
128
Zilda Joaquina Cohen Gama, Antônio Cordeiro de Santana,
Fernando Antônio Teixeira Mendes & Ahmad Saeed Khan
sustentado (Carvalho; Santana, 2004). Essa tentativa de reorganizar a
indústria moveleira no Estado do Pará iniciou-se neste século e não se
dispõe de parâmetros indicando o grau de competitividade dessas
empresas.
As micro e pequenas empresas da RMB analisadas por Carvalho e
Santana (2004) não fazem o desdobramento da madeira em tora, portanto
não se vinculam diretamente aos problemas ambientais provocados pela
extração de madeira da floresta amazônica. A matéria-prima que utiliza
é adquirida no “lixão das serrarias”, ou seja, elas adquirem as aparas e
sobras de madeira das serrarias, bem como compram caçambas de
tábuas, pranchas, barrotes, etc., envolvendo todos os tipos de madeira.
Nesse aspecto, as movelarias estão exercendo uma ação mitigadora dos
efeitos ambientais das serrarias, pois em outros tempos esse resíduo era
simplesmente queimado, transformado em carvão ou lenha. A
disponibilidade de madeira para as movelarias foi um dos principais
entraves ao crescimento dessas empresas revelado na pesquisa7. Por
que isso ocorre? As movelarias demandam pouco volume de madeira e
as serrarias não estão interessadas em atender essa demanda. Quando
vendem, em casos especiais, não dão nota fiscal. Em razão disso, as
moveleiras estão utilizando somente o indispensável de madeira densa
na fabricação de móveis e importam placas e painéis de madeira das
regiões Sudeste e Sul. Há casos em que a matéria-prima importada
representa mais de 60% do custo de produção. Com relação ao resíduo
produzido pelas moveleiras da RMB, boa parte está sendo destinada
para cama de galinheiro, outra parte é transformada em briquete para
produzir energia, outra parte é utilizada como lenha para aquecer a estufa
de secagem de madeira e o restante é recolhido para o lixão pela prefeitura.
7
As madeireiras da Região Metropolitana de Belém, sobretudo as situadas nos distritos industriais de Icoaraci
e Ananindeua, têm planos de manejo florestal e algumas estão em fase de certificação. As micro e pequenas
moveleiras entrevistadas não possuem máquinas para serrar madeira em tora, portanto não estão vinculadas
diretamente à exploração florestal. Até o momento, a bitola de seis metros adotada pelas madeireiras não atende
às moveleiras que necessitam de bitolas menores. Esta bitola acarreta grande desperdício no momento da
extração, uma vez que parte do fuste da árvore e os galhos não são aproveitados. A quantidade média de madeira
densa serrada utilizada pelas micro e pequenas moveleiras da RMB é inferior a 22 m3 por ano, envolvendo cerca
de 10 espécies de madeira. Este volume de madeira é mais de 200 vezes inferior ao de uma serraria de pequeno
porte, conforme Santana (2002).
129
REVISTA DE ECONOMIA E AGRONEGÓCIO, VOL.5, Nº 1
Boa parte das empresas trabalha por encomenda e foca o preço e a
qualidade do produto como elementos fundamentais da estratégia de
concorrência. A dificuldade de acesso à matéria-prima, a baixa integração
cooperativa e a incipiente conexão com os elos da cadeia a montante e a
jusante tornaram as moveleiras que fabricam móveis de madeira densa
ameaçadas pelos móveis tubulares (móveis de ferro) e de plástico, para
o mercado local. Em razão disso, iniciou-se um processo de organização
dessas empresas para uma integração vertical e horizontal de alguns
elos da cadeia produtiva.
Na RMB, as moveleiras operam com móveis retilíneos, de estilo colonial
e rústico. O design moderno também está presente, assim como o
modulado. Esse fato implica que as empresas estão operando em níveis
de competitividade diferentes.
O objetivo deste trabalho foi determinar a posição competitiva das
empresas de móveis da RMB, empregando o índice de desempenho
competitivo (IDC) utilizado por Santana (2006) para analisar o
desempenho competitivo das empresas da indústria de polpa de frutas
paraense. A metodologia utilizada para alcançar esse objetivo foi a análise
fatorial. Os dados foram obtidos em pesquisa de campo, realizada em
uma amostra representativa de 53 empresas no ano de 2003, por Carvalho
e Santana (2004). Do universo amostrado, 45 são microempresas e oito
são pequenas empresas, pois não existia nenhuma média ou grande
empresa, segundo o número de pessoas empregadas.
O trabalho está organizado em três seções além desta introdução. A
primeira apresenta o referencial teórico sobre a competitividade e o modelo
de análise fatorial, utilizado na determinação do IDC. Na segunda,
discutem-se os resultados obtidos em concomitância com o referencial
teórico e, por fim, encerra-se o trabalho com as conclusões.
130
Zilda Joaquina Cohen Gama, Antônio Cordeiro de Santana,
Fernando Antônio Teixeira Mendes & Ahmad Saeed Khan
2. Metodologia
2.1 Fundamentação teórica
Na literatura especializada em organização industrial existe um conjunto
de elementos metodológicos que discute o conceito de competitividade,
com base no índice de concentração e poder de mercado, economias de
escala e de escopo, estratégias empresariais e confluência de forças
sistêmicas que determinam o desempenho competitivo das empresas
(Bain, 1968; Porter, 1993; Coutinho; Ferraz, 1994; Esser et al., 1999;
Shy, 1997; Tirole 2001; Kupfer, 2004).
Por competitividade empresarial entende-se o esforço realizado pelas
empresas para continuarem no mercado, mantendo e/ou ampliando sua
parcela de mercado. Esse conceito de competitividade, definido com
base nos postulados do modelo estrutura-conduta-desempenho (ECD)
ou modelo tradicional da competitividade industrial proposto por Bain
(1968), segundo Possas (1987), OCDE (1992), Coutinho e Ferraz (1994)
e Farina e Zilbersztaja (1998), não é operacional. Na tentativa de superar
essa dificuldade, Porter (1993) considerou que as variáveis que definem
as dimensões do modelo ECD atuam de forma dinâmica e não estática,
como proposto. Na mesma direção, a OCDE (1992), Coutinho e Ferraz
(1994), Possas (1996) e Esser et al. (1999) propuseram que a
competitividade empresarial é o resultado da interação sistêmica de
conjuntos de fatores que podem ser agrupados nos níveis micro, macro,
meso e meta, levando em conta os pontos relevantes das abordagens
teóricas tradicionais e modernas (Santana, 2002, 2003).
Sinteticamente, o modelo ECD ou modelo tradicional postula que o
desempenho competitivo da indústria é o resultado das relações de uma
constelação de elementos organizados nas dimensões Estrutura
(concentração de fornecedores e clientes, diferenciação e diversificação
de produtos, condição de entrada, formas de integração), Conduta (preços,
estratégia de venda, pesquisa, desenvolvimento e inovação, tática geral)
e Desempenho (alocação eficiente de recursos, margem de lucro,
131
REVISTA DE ECONOMIA E AGRONEGÓCIO, VOL.5, Nº 1
conservação de recursos, bem-estar social, emprego, parcela de
mercado). Segundo este modelo, a estrutura determina a conduta e esta,
isolada ou em conjunto com a estrutura, determina a posição competitiva
das empresas. Entretanto, os elementos do bom desempenho nem sempre
são totalmente compatíveis entre si ou se relacionam completamente
entre as dimensões, o que dificulta a criação de um índice preciso que
possa ser adotado para avaliar as características de desempenho das
empresas. Em busca de alternativa, Braga (1980) empregou métodos
econométricos para determinar a estrutura de mercado e o desempenho
da indústria brasileira, utilizando como variável dependente alguns dos
indicadores de desempenho e como variáveis independentes um conjunto
de variáveis indicadoras das dimensões estrutura e conduta. Apesar do
rigor científico dos indicadores criados, sua aplicação esbarra nas
limitações de estatísticas e na exigência de alto conhecimento para a
estruturação dos modelos econométricos.
Porter (1993) propôs o Modelo de Cinco Forças (MCF) competitivas,
mediante a reorganização dos elementos que influenciam a competitividade
empresarial em cinco dimensões ou forças: poder do fornecedor (número
de fornecedores, exigência de integração vertical, escassez de
fornecimento), poder do cliente (número de clientes, concentração dos
compradores, capacidade do setor, homogeneidade do setor), produtos
substitutos (marca versus genérico, defasagem de valor-preço para outros
produtos), entrada de empresas potenciais (economia de escala, custo
de capital elevado, falta de acesso a canais de distribuição, custo de
transação elevado) e rivalidade empresarial (concentração do setor, taxa
de crescimento, rigidez dos custos, tática de concorrência de preços).
Porter entende que as vantagens competitivas devem ser construídas
como um fenômeno sistêmico, determinado pela confluência da interação
das empresas com seus fornecedores e clientes, visando atenuar as
ameaças de empresas rivais, concorrentes potenciais e de produtos
substitutos no mercado. Apesar do maior grau de operacionalidade deste
modelo, dada a facilidade de obtenção de informações no âmbito
operacional da empresa, não se tem um indicador que sumarize o
resultado de tais efeitos. O padrão de análise disseminado por Porter
132
Zilda Joaquina Cohen Gama, Antônio Cordeiro de Santana,
Fernando Antônio Teixeira Mendes & Ahmad Saeed Khan
(1993, 1999) e empregado em diversos estudos (Fairbanks; Lindsay, 2002;
Silva, 2006) se pauta na análise individual dos elementos de cada força,
e o vínculo é tecido mediante análise e alguns cruzamentos entre variáveis.
O modelo de competitividade sistêmica adiciona aos modelos anteriores a
influência de elementos como infra-estrutura, política, cultura, inovação
tecnológica e de gestão e o ambiente institucional, que atuam em toda a
cadeia produtiva, além da dinâmica intertemporal do mercado (Possas,
1987; OCDE, 1992; Coutinho; Ferraz, 1994; Ferraz et al., 1995; Farian;
Zilbersztajn,1998; Esser et al., 1999; Santana, 2002). Assim, de acordo
com Santana (2001), a abordagem sistêmica da competitividade pode ser
considerada como uma paisagem que se move ao sabor da influência dos
elementos agrupados nos ambientes de análise microeconômico (eficiência
alocativa, capacidade de gestão, estratégias, inovação tecnológica, rede
de integração), macroeconômico (política monetária, fiscal, cambial,
orçamento), institucional (fatores socioculturais, governança, organização
econômica, capacidade política) e de política setorial (infra-estrutura,
educação, política ambiental e tecnológica, política regional). Pelo que se
observa, a construção de um indicador de competitividade sistêmica tornase ainda mais complexa. Por essa razão, os estudos desenvolvidos por
Coutinho e Ferraz (1994), Farina e Zilbersztajn (1998), Santana (2002,
2003), Santos (2002), Gomes (2003), e Carvalho e Santana (2005) utilizaram
tabelas de freqüência para apoiar as análises de comportamento dos
elementos de cada dimensão da competitividade sistêmica. Como no modelo
de Porter, as interações entre as forças competitivas e a avaliação de
conjunto se restringem, basicamente, ao campo das análises qualitativas e
interpretativas. Portanto, há uma lacuna no que se refere à construção de
indicadores de desempenho competitivo capazes de refletir a dimensão do
conceito de competitividade empresarial.
Neste trabalho, pretende-se adotar um método de maior rigor estatístico
e que permite visualizar a confluência das diversas forças que influenciam
a competitividade. Na indústria de móveis de madeira da RMB, é a
primeira vez que se emprega a técnica da análise fatorial para construir
um índice de desempenho competitivo.
133
REVISTA DE ECONOMIA E AGRONEGÓCIO, VOL.5, Nº 1
Modelar essas dimensões não é tarefa fácil e constitui o desafio deste
trabalho. A iniciativa foi estruturar um modelo estatístico para resumir a
massa de informações em um conjunto reduzido de variáveis capaz de
mais bem representar o movimento das empresas da indústria de móveis
da RMB na luta para assegurar seu espaço no mercado. As vantagens
competitivas de curto prazo, geralmente, estão associadas aos diferenciais
de custos resultantes das condições de fatores disponíveis em dados
territórios (no caso, disponibilidade de matéria-prima, mão-de-obra barata,
crédito subsidiado, etc.). Por outro lado, as vantagens competitivas
sustentáveis ou de longo prazo se vinculam a tamanho adequado da planta
empresarial, treinamento contínuo de mão-de-obra, qualidade,
diversificação e diferenciação da produção, integração vertical e horizontal,
visando agregar valor a toda a cadeia produtiva.
Acredita-se que as empresas da indústria de móveis da RMB estão
operando com grau de competitividade heterogêneo. A constatação
científica da posição competitiva de cada empresa na indústria, porém,
não é possível de ser identificada por meio da análise qualitativa por
categoria de empresas, segundo o tamanho.
2.2 Modelo analítico
A análise fatorial, de modo geral, é utilizada para avaliar a estrutura das
inter-relações (correlações) entre um grande número de variáveis,
definindo um conjunto de dimensões latentes comuns que facilitam a
compreensão da estrutura da nuvem de dados, chamadas de fatores.
Com o emprego dessa técnica, inicialmente podem-se identificar as
dimensões isoladas da estrutura dos dados e então determinar o grau em
que cada variável é explicada por cada dimensão ou fator. Depois dessa
etapa, a análise fatorial pode ser empregada para reduzir a massa de
dados.
Um modelo de análise fatorial pode ser apresentado na forma matricial,
como em Dillon e Goldstein (1984):
134
Zilda Joaquina Cohen Gama, Antônio Cordeiro de Santana,
Fernando Antônio Teixeira Mendes & Ahmad Saeed Khan
X =α F +ε
(1)
em que:
X = p-dimensional vetor transposto das variáveis observáveis, denotado
por X = (x1, x2, ..., xp)’; F = q-dimensional vetor transposto de variáveis
não-observáveis ou variáveis latentes chamadas de fatores comuns,
denotado por F = (f1, f2, ..., fq)’, sendo q < p; e = p-dimensional vetor
transposto de variáveis aleatórias ou fatores únicos, e = (e1, e2, ..., ep)’;
e α = matriz (p, q) de constantes desconhecidas, chamadas de cargas
fatoriais.
No modelo de análise fatorial pressupõe-se que os fatores específicos
sejam ortogonais entre si e com todos os fatores comuns. Normalmente,
E(ε) = E(F) = 0 e Cov (ε, F) = 0.
A estrutura inicial utilizada para determinar a matriz de cargas fatoriais,
em geral, pode não fornecer um padrão significativo de cargas das
variáveis, por isso não é definitiva. A confirmação ou não dessa estrutura
inicial pode ser feita por meio de vários métodos de rotação dos fatores
(Dillon; Goldstein, 1984; Johnson; Wichern, 1988). Nesta pesquisa, utilizouse o método varimax de rotação ortogonal dos fatores. O método varimax
é um processo em que os eixos de referência dos fatores são rotacionados
em torno da origem até que alguma outra posição seja alcançada. O
objetivo é redistribuir a variância dos primeiros fatores para os demais e
atingir um padrão fatorial mais simples e teoricamente mais significativo
(Reis, 2001; Hair et al., 2005; Santana, 2005).
A escolha dos fatores foi realizada por meio da técnica de raiz latente.
Esta técnica parte do princípio de que qualquer fator individual deve
explicar a variância de pelo menos uma variável para que seja mantido
para interpretação. Cada variável contribui com um valor 1 do autovalor
total. Com efeito, apenas os fatores que têm raízes latentes ou autovalores
maiores que 1 são considerados significantes, e os demais fatores com
autovalores menores do que 1 são considerados insignificantes e
descartados (Hair et al., 2005; Mingoti, 2005; Santana, 2006). A matriz
135
REVISTA DE ECONOMIA E AGRONEGÓCIO, VOL.5, Nº 1
de cargas fatoriais, que mede a correlação entre os fatores comuns e as
variáveis observáveis, é determinada por meio da matriz de correlação,
conforme Dillon e Goldstein (1984).
Na definição do Índice de Desempenho Competitivo (IDC), conforme
Santana (2006), estimou-se a matriz de escores fatoriais após a rotação
ortogonal da estrutura fatorial inicial. O escore fatorial, por definição,
situa cada observação no espaço dos fatores comuns. Para cada fator fj,
o i-ésimo escore fatorial extraído é definido por Fij, expresso da seguinte
forma (Dillon; Goldstein, 1984; SPSS, 1997):
F
ij
= b1 xi1 + b2 xi 2 + ... + b p xip ; i = 1, 2, ..., n; j = 1, 2, ..., p
(2)
em que bi são os coeficientes de regressão estimados para os n escores
fatoriais comuns e xij são as n observações das p variáveis observáveis.
A variável Fij não é observável, mas pode ser estimada por meio das
técnicas de análise fatorial, utilizando-se a matriz de observações do
vetor x de variáveis observáveis. Em notação matricial, a equação 2
torna-se:
F
( n ,q )
=
x b
(n, p)
(3)
( p,q )
Na equação 3, F é a matriz da regressão estimada a partir dos n escores
fatoriais, os quais podem ser afetados tanto pela magnitude quanto pelas
unidades de medida das variáveis x. Para contornar esse tipo de problema,
substitui-se a variável x pela variável padronizada w, dada pela razão
entre o desvio em torno da média e o desvio-padrão de x, como a seguir:
wij =
( xi − x )
s
x
Com esses valores, modifica-se a equação 3 para gerar a equação 4.
136
Zilda Joaquina Cohen Gama, Antônio Cordeiro de Santana,
Fernando Antônio Teixeira Mendes & Ahmad Saeed Khan
F
( n ,q )
= w( n, p ) β
(4)
( p,q )
Na equação 4, a matriz de pesos beta - β, com q colunas e p coeficientes
de regressão padronizados, substitui b, visto que as variáveis estão
padronizadas em ambos os lados da equação. Pré-multiplicando ambos
os lados da equação 4 pelo valor (1/n)w’, em que n é o número de
observações e w’ é a matriz transposta de w, obtém-se:
1
1
= w'( p ,n ) w( n , p ) β
= R( p , p
w
'
( p , n ) F ( n,q )
( p ,q )
n
n
(5)
A matriz (1/k)w’w se constitui na matriz de variáveis intercorrelacionadas
ou matriz de correlação entre as observações da matriz x, designada por
R. A matriz (1/k)w’F representa a correlação entre os escores fatoriais
e os próprios fatores, denotada por Λ. Reescrevendo a equação 5, temse:
=
β
β
R= wΛ R
F =Λ
R Λ
( n,q )
−1
( p ,q )
(n, p)
−1
( p, p)
( p, p )
(6)
( p ,q )
( p ,q )
Se a matriz R for não-singular, pode-se pré-multiplicar ambos os lados
da equação 6 pela inversa de R, obtendo-se:
(7)
Substituindo o vetor β na equação 4, obtém-se o escore fatorial associado
a cada observação, como a seguir:
(8)
O IDC é definido como uma combinação linear desses escores fatoriais
e a proporção da variância explicada por cada fator em relação à variância
comum. A expressão matemática é dada por:
137
REVISTA DE ECONOMIA E AGRONEGÓCIO, VOL.5, Nº 1


 λj

=

IDC i ∑
FPij  , (i = 1, 2, …, n)
j =1  ∑ λ j
 j

q
(9)
em que λ é a variância explicada por cada fator e Σλ é a soma total da
variância explicada pelo conjunto de fatores comuns. O escore fatorial
foi padronizado (FP) para obter valores positivos dos escores originais e
permitir a hierarquização das empresas, uma vez que os valores do IDC
estão situados entre zero e 1. A fórmula é a seguinte:
FP
 F i − F min 


=
i


−
 F max F min 
em que Fmin e Fmax são os valores máximo e mínimo observados para os
escores fatoriais associados às empresas de móveis de madeira.
Valores do IDC iguais ou superiores a 0,70 são considerados altos, visto
que a empresa conseguiu harmonizar as forças de seu ambiente
competitivo, representando um salto do nível intermediário para grau de
liderança competitiva; valores situados entre 0,4 e 0,69 são intermediários,
o que caracteriza um estádio de conformismo da empresa, e mover-se
daí para um patamar de liderança requer um choque de competitividade
sistêmica; valores inferiores a 0,4 são considerados baixos e contemplam
as empresas seguidoras com dificuldade de criar vantagens competitivas
sustentáveis.
2.2.1 Dados e variáveis
Os dados utilizados na pesquisa são oriundos de pesquisa de campo,
realizada em empresas de móveis da RMB em 2003, no âmbito da
pesquisa “Organização e Competitividade da Indústria de Móveis do Pará,
2003” (Carvalho; Santana, 2005).
138
Zilda Joaquina Cohen Gama, Antônio Cordeiro de Santana,
Fernando Antônio Teixeira Mendes & Ahmad Saeed Khan
As empresas entrevistadas foram eleitas com base nos cadastros do
Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e Pequenas Empresas (Sebrae) e
da Federação da Indústria do Estado do Pará (Fiepa). Uma amostra
aleatória simples de 53 empresas foi extraída do universo de 337 empresas
em 2003, com nível de confiança de 95% e erro amostral de 1,94, conforme
descrito em Santana e Carvalho (2005). Com base nesse critério, foram
entrevistadas 45 microempresas e 8 pequenas empresas. O instrumento
de coleta dos dados foi um questionário preparado para a indústria de
móveis, combinando e adaptando questões contidas no questionário
utilizado para competitividade sistêmica de Coutinho e Ferraz (1994) e
Santana (2002).
Para este trabalho, foram eleitas variáveis diretamente associadas às
forças competitivas, delineadas nos modelos teóricos de cinco forças
competitivas de Porter, de estrutura-conduta-desempenho e de
competitividade sistêmica.
As variáveis escolhidas para análise foram: V1 – organização da empresa
em departamentos; V2 – subcontratação da produção ou de serviços
por parte das empresas; V3 – nível de capacidade ociosa das empresas;
V4 – acesso a crédito de curto prazo, para capital de giro e
comercialização; V5 – acesso a crédito de longo prazo, para investimento;
V6 – total de pessoas ocupadas nas empresas; V7 – salário médio pago
às pessoas ocupadas; V8 – qualificação da mão-de-obra, contemplando
os funcionários com instrução maior ou igual ao ensino fundamental; V9
– indicador de inovação tecnológica da empresa, considerando a média
de tempo de uso das máquinas, utilização de design e novas linhas de
produtos, tratamento de resíduos, utilização de normas técnicas da série
ISO 14.000 e técnicas de organização da produção; V10 – presença e
acesso a assistência técnica; V11 – normas técnicas utilizadas para
produto e para o processo como um todo; V12 – tempo que a empresa
vende para o mercado nacional e internacional; V13 – clientes, incluindo
os fatores que favorecem a escolha dos clientes; V14 – número de
fornecedores de matérias-primas e insumos; V15 – critério de escolha
do fornecedor, envolvendo preço, qualidade dos produtos, pontualidade,
139
REVISTA DE ECONOMIA E AGRONEGÓCIO, VOL.5, Nº 1
prazo de pagamento, porte do fornecedor; V16 – market share da
empresa no mercado de móveis paraense; e V17 – margem de lucro em
relação ao custo total obtido pela empresa. Essas variáveis constam nas
dimensões consideradas como determinantes da competitividade
empresarial dos modelos estrutura-conduta-desempenho (ECD), das cinco
forças de Porter (CFP) e da competitividade sistêmica (CS). Como essas
variáveis foram arranjadas de forma diferente em cada modelo, não se
espera obter fatores expressando um modelo específico, mas dimensões
competitivas em geral.
Nota-se que o número de variáveis é considerado grande em relação ao
tamanho da amostra, que conta com apenas 53 empresas, numa razão
de três observações para cada variável. A priori, o recomendado seria a
utilização de pelo menos cinco observações para cada variável. Diante
desse problema, foram feitos testes para aferir a adequação do método
à amostra de dados. Os dois principais testes aplicados foram: teste de
esfericidade de Bartlett, que avalia a significância geral da matriz de
correlação, ou seja, testa a hipótese nula de que a matriz de correlação é
uma matriz identidade; e teste de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO), que se
baseia no princípio de que a inversa da matriz de correlação se aproxima
da matriz diagonal e, para tanto, compara as correlações entre as variáveis
observáveis.
As fórmulas matemáticas desses testes são as seguintes (Dillon; Goldstein,
1984; Reis, 2001; Mingoti, 2005):
KMO
=
∑∑ r
i
2
ij
j
∑ ∑ r + ∑∑ a
i
j
2
2
ij
ij
i
(10)
j
em que rij é o coeficiente de correlação da amostra entre as variáveis xi
e xj e aij é o coeficiente de correlação parcial entre as mesmas variáveis,
que é, simultaneamente, uma estimativa das correlações entre os fatores,
eliminando o efeito das demais variáveis. Os aij deverão assumir valores
140
Zilda Joaquina Cohen Gama, Antônio Cordeiro de Santana,
Fernando Antônio Teixeira Mendes & Ahmad Saeed Khan
próximos de zero, uma vez que se pressupõe que os fatores são ortogonais
entre si. Valores deste teste abaixo de 0,50 são inaceitáveis (Hair et al.,
2005).
O teste de Bartlett de esfericidade testa a hipótese nula de que as
variáveis são independentes, contra a hipótese alternativa de que as
variáveis são correlacionadas entre si. Ou seja: H0: R = I ou H0: λ1 = λ2
= ... = λp, é dado pela equação 11:
χ
χ
2
2
1
= −[n − 1 − (2 p + 5)]. ln | R | ou
6
p
1
= −[n − 1 − (2 p + 5)].∑ ln λi
6
i =1
(11)
em que |R| é o determinante da matriz de correlação da amostra; λ, a
variância explicada por cada fator; n, o número de observações; e p, o
número de variáveis. A estatística tem uma distribuição assintótica de χ2
com [0,5.p.(p-1)] graus de liberdade.
3. Resultados
O teste KMO foi da ordem de 0,533, indicando adequação da amostra à
análise fatorial. O teste de Bartlett, com valor de 316,681, significante a
1%, permitiu aceitar a hipótese alternativa de que as variáveis são
correlacionadas. Portanto, a significância dos testes atesta a adequação
da amostra de dados ao modelo de análise fatorial.
Pelo critério da raiz latente, o modelo elegeu seis fatores de
competitividade entre as 17 variáveis analisadas. Esses fatores explicaram
67,93% da variância total (Tabela 1).
141
REVISTA DE ECONOMIA E AGRONEGÓCIO, VOL.5, Nº 1
A matriz de cargas fatoriais rotacionada foi apresentada na Tabela 2.
Nesta tabela foram identificadas as variáveis que compõem cada um
dos fatores, bem como o grau de correspondência (correlação) entre
cada variável e cada fator. A comunalidade, que resulta da soma das
cargas fatoriais ao quadrado de cada linha e indica o quanto da variância
de cada variável foi explicado pelo conjunto de fatores, também consta
na Tabela 2.
Tabela 1 – Total da variância explicada dos fatores obtidos através da
análise fatorial das empresas de móveis da RMB, 2003
Autovalores iniciais
Fatores
Total
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
3,501
2,300
1,768
1,364
1,319
1,295
0,996
0,862
0,734
0,722
0,6
0,428
0,352
0,322
0,242
0,138
0,055
Variâncias iniciais
% da
Acumulado
% da
Acumulado
Total
Variância
%
Variância
%
20,592
13,531
10,4
8,023
7,761
7,619
5,859
5,071
4,319
4,248
3,532
2,52
2,07
1,893
1,426
0,81
0,325
20,592
34,124
44,524
52,547
60,308
67,927
73,786
78,857
83,176
87,425
90,957
93,477
95,547
97,439
98,865
99,675
100
3,501
2,300
1,768
1,364
1,319
1,295
20,592
13,531
10,4
8,023
7,761
7,619
20,592
34,124
44,524
52,547
60,308
67,927
Tota
3,11
2,06
1,74
1,73
1,49
1,39
Fonte: Resultados da pesquisa.
As variáveis que têm maior peso na explicação dos seis fatores de
competitividade das empresas de móveis da RMB foram: V8 – índice de
qualificação da mão-de-obra (87,3%), V16 – market share (85,5%), V2
- subcontratação da produção ou de serviços (79,1%), V5 – obtenção de
crédito de longo prazo (77,5%), V4 – obtenção de crédito de curto prazo
(76,9%), V12 – tempo de venda para o mercado nacional (75,4%), V14
– número de fornecedores (73,9%) e V15 – critério de escolha do
fornecedor (71,9%). As variáveis com comunalidades pequenas (V7 –
142
Zilda Joaquina Cohen Gama, Antônio Cordeiro de Santana,
Fernando Antônio Teixeira Mendes & Ahmad Saeed Khan
salário médio e V9 – indicador de tecnologia) mostram que boa parte da
variância dessas variáveis não foi explicada pelos fatores (Tabela 2).
A escolha das variáveis que compõem cada um dos seis fatores se deu
observando as cargas fatoriais de cada variável, da esquerda para direita
e ao longo de cada linha, elegendo-se a carga fatorial de maior valor
absoluto.
O primeiro fator, denominado de gestão empresarial, explicou 18,32%
da variância total dos dados e englobou as seguintes variáveis: V6 —
total de pessoas ocupadas, V14 — número de fornecedores, V1 —
organização em departamentos, V16 — market share, V7 — salário
médio e V8 — índice de qualificação da mão-de-obra (Tabela 2). As
variáveis V6, V7 e V8, todas relacionadas aos recursos humanos
(quantidade e qualidade), apresentaram relação positiva com esse fator.
Essas variáveis são fontes de vantagens competitivas tanto de custo
(salários baixos) quanto de diferenciação (mão-de-obra qualificada) para
as empresas. Neste fator constam variáveis consideradas nas três
dimensões do modelo ECD, no nível micro da competitividade sistêmica
e nos ambientes de rivalidade e de gestão interna do modelo de Porter.
143
Fonte: Resultados da pesquisa.
Tabela 2 – Matriz de cargas fatoriais rotacionadas das empresas de móveis da RMB, 2003
REVISTA DE ECONOMIA E AGRONEGÓCIO, VOL.5, Nº 1
V6 - total de
v2 - subcont
V3 - nível d
V4 - obtenç
V5 - obtenç
V10 - presen
V14 - núme
V15 - critéri
V12 - tempo
V17 - marge
V13 - fatore
V11 - utiliza
V1 - organiz
V16 - marke
V7 - salário
V8 - índice
V9 - indicad
144
Soma dos qu
Variância ex
Zilda Joaquina Cohen Gama, Antônio Cordeiro de Santana,
Fernando Antônio Teixeira Mendes & Ahmad Saeed Khan
A variável V8 (índice de qualificação da mão-de-obra) apresentou carga
fatorial elevada, demonstrando ser uma importante fonte de vantagem
competitiva para as empresas de móveis da RMB. Considerando-se que
o percentual de funcionários analfabetos ou com primário incompleto é
elevado e a importância dessa variável para a criação de vantagens
competitivas, o diferencial competitivo está com as empresas que
apresentam o maior número de funcionários qualificados ou aptos para
executar tarefas e funções diferenciadas na empresa. Esta variável é
um importante indicador de competitividade para os três modelos de
referência, uma vez que contribui para aumentar a qualidade e
diferenciação dos produtos e para redução do custo médio mediante
efeito da curva de aprendizado.
A variável salário médio (V7) apresentou carga fatorial baixa (0,401),
portanto com pequena influência sobre a gestão competitiva das empresas
de móveis da RMB. Ou seja, as empresas que se pautam nesta variável
como estratégia principal podem não sobreviver no mercado em longo
prazo. Esta variável é considerada na dimensão conduta do modelo ECD
e nível micro do modelo de competitividade sistêmica.
O market share (V16) também está relacionado positivamente ao
primeiro fator, apresentando a maior carga fatorial (0,885). Um dos
principais objetivos de crescimento revelado pelos empresários foi o desejo
de ampliar a parcela de mercado (Carvalho; Santana, 2005). Em tese,
quanto maior for a parcela de participação no mercado da empresa,
maior tende a ser sua importância e força competitiva entre as empresas
rivais, uma vez que atende maior parcela dos consumidores segundo
suas exigências em termos de qualidade, diversificação e diferenciação
de produtos e pronto atendimento. Esta variável é um indicador de
desempenho do modelo ECD e variável resultado para os modelos de
Porter e de competitividade sistêmica.
A variável V14 (número de fornecedores) relacionada a uma das
principais forças competitivas abordadas por Porter (1993), apresentou
relação positiva com a dimensão gestão empresarial, indicando que
boas relações com os fornecedores implicam efeitos positivos sobre o
145
REVISTA DE ECONOMIA E AGRONEGÓCIO, VOL.5, Nº 1
primeiro fator determinante da competitividade. Esta variável é
considerada na dimensão estrutura do modelo ECD, no poder dos
fornecedores no modelo de Porter e no nível micro do modelo de
competitividade sistêmica.
Por outro lado, a variável V1 (organização da empresa em departamentos)
apresentou relação negativa com a dimensão gestão empresarial, em
razão do reduzido número de empresas que iniciaram sua estrutura
departamental e contam apenas com o departamento de recursos
humanos; por isso, os reflexos positivos dessa organização ainda não são
percebidos como determinantes de vantagens competitivas nessas
empresas (ambiente conduta no modelo ECD, micro no modelo de
competitividade sistêmica e rivalidade no modelo de Porter).
Esse primeiro fator, à luz dos modelos de competitividade utilizados como
referência, não aponta para o nível de desenvolvimento industrial para o
qual tais modelos foram criados. Sinaliza para uma visão sistêmica,
incluindo variáveis indicadoras dos pontos de ameaça ao crescimento
das empresas de móveis da RMB.
O segundo fator, denominado dimensão tecnológica, foi definido pelas
variáveis V10 - presença de assistência técnica, V13 - fator que favorece
a escolha do cliente (qualidade do produto, preço, estilo) e V9 - indicador
de inovação tecnológica de produto, processo e de gestão empresarial,
bem como os aspectos ambientais de tratamento de resíduos e aquisição
de matéria-prima certificada e/ou de floresta plantada. Este fator
contempla variáveis da dimensão conduta do modelo ECD, dos ambientes
micro e mesoanalíticos da competitividade sistêmica e as estratégias do
modelo de Porter. Ele explicou 12,16% da variância total dos dados e
possui relação positiva com as variáveis: assistência técnica e indicador
de tecnologia (medido pela média do tempo de uso das máquinas),
sinalizando para a contribuição sinérgica que essas variáveis têm na
criação de vantagens competitivas para as empresas de móveis da RMB.
A inovação tecnológica e de gestão possibilita a redução dos custos,
aumento na qualidade dos produtos, adiciona valor e faz a adequação do
146
Zilda Joaquina Cohen Gama, Antônio Cordeiro de Santana,
Fernando Antônio Teixeira Mendes & Ahmad Saeed Khan
produto aos segmentos de mercado. Em conjunto com mão-de-obra, a
empresa pode criar as vantagens competitivas por diferenciação e o
aprimoramento da qualidade do produto.
O indicador de inovação tecnológica reflete a produção em série de móveis
retilíneos, uso de MDF, painéis, secagem de madeira, adequação de verniz
com as madeiras secas em estufa ou ao sol, utilização de ferro e vidro, o
que necessita de assistência técnica para uso de máquinas, acabamento,
desenho, e assim por diante.
Essa dimensão possui relação negativa com a variável indicadora dos
fatores que favorecem a escolha dos clientes (preços, porte da empresa,
prazo de pagamento, etc.), pois o principal fator de escolha dos clientes
é o preço de venda, e o preço não constitui o melhor critério para vencer
concorrência, pois essas vantagens podem ser rapidamente eliminadas
pelas empresas concorrentes. Todavia, a relação negativa pode estar na
incompatibilidade de se adotar tecnologia para melhorar a qualidade e
diferenciar o produto com o foco em preços baixos.
Ao terceiro fator foram associadas as variáveis V4 - obtenção de crédito
de curto prazo e V5 - obtenção de crédito de longo prazo. Este fator,
chamando de dimensão de crédito, explicou 10,28% da variância total
dos dados. Tanto a variável V4 quanto a V5 se relacionaram positivamente
com a dimensão de crédito. O crédito tem importância fundamental na
geração de vantagens competitivas, uma vez que possibilita o investimento
na compra de máquinas e equipamentos, qualificação da mão-de-obra,
utilização de inovações tecnológicas e de gestão, prospectar o mercado
e estruturar as conexões com os elos de distribuição da cadeia produtiva.
No caso das empresas de móveis da RMB, entretanto, poucas tiveram
acesso a crédito, em razão de dificuldades de enquadramento na
burocracia inerente ao sistema de concessão de crédito nos bancos oficiais,
como garantias, legalização, adequação da taxa de juros e aos prazos de
pagamento. O crédito, juntamente com as razões vinculadas ao acesso
(garantias, juros, prazo, burocracia), constitui um dos fortes elementos
do nível mesoanalítico da competitividade sistêmica, pois sua adequação
147
REVISTA DE ECONOMIA E AGRONEGÓCIO, VOL.5, Nº 1
carece de uma governança especial. No modelo de Porter, o crédito
vincula-se às principais dimensões e na dimensão conduta do modelo
ECD.
O quarto fator, denominado dimensão de desempenho, explicou
10,17% da variância total e conta com as variáveis V3 - nível de
capacidade ociosa, V17 - margem de lucro e V11 - utilização de normas
técnicas de produto. O nível de capacidade ociosa e a margem de lucro
estão positivamente relacionados com esse fator, indicando barreira à
entrada de novas empresas no mercado e desempenho competitivo,
respectivamente, pelo menos em curto prazo. A variável utilização de
normas técnicas de produto ou processo, por sua vez, apresentou relação
negativa com essa dimensão, pois das empresas de móveis da RMB
poucas utilizam essas normas e, em razão do baixo grau de generalização
(pois algumas dessas normas são exigências legais), isso acaba se
refletindo em aumento de custo em relação às empresas que ainda não
as utilizam ou que operam no mercado informal. Este fator contempla as
variáveis de dimensão desempenho do modelo ECD, dimensão rivalidade
e ameaças de novos entrantes do modelo de Porter e o microambiente
de análise da competitividade sistêmica (Tabela 2).
O quinto fator, denominado integração horizontal, explicou 8,81% da
variância total dos dados e foi definido pela variável V2 - subcontratação
da produção ou de serviço. A variável subcontratação da produção ou de
serviços tem relação positiva com este fator, uma vez que reflete o grau
de conexão para trás da empresa com suas parceiras na fabricação de
um produto final. Algumas empresas subcontratam outras para
fabricarem partes de um produto ou o produto acabado, a fim de atender
aos clientes. São casos restritos, mas que funcionam como um embrião
da organização empresarial, na forma de integração horizontal cooperativa
entre micro e pequenas empresas. Outras empresas subcontratam apenas
os serviços de contabilidade e fornecimento de refeição, por isso a baixa
contribuição desse fator para o desempenho competitivo das empresas
da RMB. Este fator, embora conste de apenas uma variável, constitui
uma estratégia estruturante da integração horizontal de forma cooperativa,
148
Zilda Joaquina Cohen Gama, Antônio Cordeiro de Santana,
Fernando Antônio Teixeira Mendes & Ahmad Saeed Khan
fundamental para neutralizar as ameaças de novos entrantes e a ação de
rivais de acordo com Porter, assim como fortalece o tecido empresarial
para dialogar com as instâncias institucionais do nível mesoanalítico da
competitividade sistêmica. Além disso, os resultados do modelo fatorial
respaldam sua inclusão, pois este apresenta alto valor da diagonal principal
de correlação antiimagem (0,494), comunalidade (0,791) e peso (0,861).
O sexto fator, denominado conexão de mercado, explicou apenas
8,18% da variância total dos dados e conta com as variáveis V15 - critério
de escolha do fornecedor, que reflete os indicadores de maior importância
para as empresas, como preço da matéria-prima e insumos, qualidade do
produto, regularidade na entrega e prazo para pagamento; e V12 - tempo
de venda para o mercado nacional, abrangendo assim o relacionamento
com fornecedores e clientes, por meio de contratos formais e/ou informais
e acesso a mercado. Este fator está contemplado na dimensão estrutura
do modelo ECD, no nível micro da competitividade sistêmica e nos
ambientes de poder do fornecedor e de rivalidade do modelo de Porter;
como no fator 5, os resultados estatísticos respaldam sua inclusão no
modelo.
Os escores fatoriais associados a cada um dos fatores utilizados para
estimar o IDC e os pesos (betas) foram apresentados na Tabela 3.
149
REVISTA DE ECONOMIA E AGRONEGÓCIO, VOL.5, Nº 1
Tabela 3 – Matriz de pesos dos escores fatoriais das empresas de móveis
da RMB
Fatores
Variáveis
F1
F2
F3
F4
V6
0,1202
0,1661
-0,2329
-0,1604
V2
-0,035
0,0031
-0,012
0,000
V3
-0,0225
0,0276
0,0446
0,4386
V4
0,1243
0,0073
0,5353
0,073
V5
0,0528
0,0313
0,4803
-0,0329
V10
0,0309
0,3112
-0,0214
0,1067
V14
0,2477
0,2212
0,0936
-0,2304
V15
-0,0913
-0,0341
-0,1651
0,1523
V12
0,0219
0,0249
0,0945
-0,1764
V17
0,0126
0,0468
0,0377
0,3992
V13
0,0344
-0,3704
0,0442
-0,0817
V11
-0,1302
0,2428
-0,0262
-0,2311
V1
-0,2134
0,0502
0,0371
0,058
V16
0,2971
-0,0388
0,0829
0,0712
V7
0,1326
-0,1882
-0,0017
0,1611
V8
0,3012
-0,0153
0,1364
0,088
V9
0,0206
0,2982
Fonte: Resultados da pesquisa.
0,0622
0,0162
Os resultados mostram que apenas uma empresa apresentou alto
desempenho competitivo (IDC = 0,7108). Esta empresa obteve sinais
positivos e altos nos quatro mais importantes escores fatoriais e sinal
negativo nos dois últimos. Os escores fatoriais positivos nas dimensões
gestão empresarial, tecnológica, crédito e desempenho indicam que a
empresa está conseguindo orientá-los para a criação de vantagens
competitivas sustentáveis, muito embora apresente fraca integração com
150
Zilda Joaquina Cohen Gama, Antônio Cordeiro de Santana,
Fernando Antônio Teixeira Mendes & Ahmad Saeed Khan
fornecedores e clientes. Ou seja, o alto desempenho competitivo dessa
empresa só foi possível porque ela possui mão-de-obra qualificada,
recebeu assistência técnica, possui máquinas com até dois anos de uso e
teve acesso a crédito de curto e longo prazo, porém o seu desempenho
não foi maior porque apresentou deficiências na relação com fornecedores
e clientes e não possui empresas subcontratadas, especializadas em dada
etapa do processo produtivo (Tabela 4).
Somente quatro empresas apresentaram IDC inferior a 0,4, ou seja, baixo
desempenho competitivo. Em três dessas empresas, existe apenas uma
dimensão com escore fatorial positivo, e em uma delas todas as dimensões
fatoriais foram negativas. Isso revela um quadro de baixa capacidade de
gestão empresarial dessas empresas.
Deficiências comuns a essas empresas estão relacionadas aos escores
fatoriais negativos em algumas dimensões, em função dos seguintes
aspectos: insignificante preocupação com a qualificação da mão-de-obra;
baixo nível do salário médio; não-utilização de normas técnicas de produto
e/ou processo; insignificante grau de subcontratação de empresas;
deficiência nos critérios de escolha do fornecedor; curto período de tempo
na venda para o mercado nacional; ausência de demanda ou inexistência
de assistência técnica; elevado tempo de uso das máquinas; e tecnologia
ultrapassada.
A grande maioria das empresas mostrou desempenho competitivo
intermediário (IDC entre 0,7 e 0,4), e 55,8% apresentaram IDC acima
do valor médio de 0,5093.
A segunda empresa obteve IDC de 0,6377, com valores positivos em
todos os escores fatoriais, exceto na dimensão gestão empresarial,
que se revelou a mais importante para definir as estratégias competitivas
criadas pelas empresas de móveis da RMB. Por essa razão, ela não
alcançou alto desempenho competitivo.
151
REVISTA DE ECONOMIA E AGRONEGÓCIO, VOL.5, Nº 1
Das empresas com índice de desempenho competitivo intermediário, duas
obtiveram sinal positivo nos escores de todas as dimensões, indicando
que as estratégias criadas por elas estão sistemicamente atingindo todas
as dimensões, porém é necessário maior força para impulsioná-las a
alcançarem a posição de liderança.
152
Zilda Joaquina Cohen Gama, Antônio Cordeiro de Santana,
Fernando Antônio Teixeira Mendes & Ahmad Saeed Khan
Tabela 4 – Valores dos escores fatoriais originais e padronizados e o índice
de desempenho competitivo das empresas de móveis da RMB
Empresa
Maso Industrial S/A
F. de Sousa Carvalho Madeira
Americo F. Silva Indústria e Comércio
G. N. Souto M.E.
Perfini Indústria e Comércio Ltda
Urnas Mart Ltda
Marcenaria e Carpintaria Mimóveis
Marcenaria Caio Móveis
Benção de Deus
Movelaria São Pedro
Não identificado pela pesquisa
Ravel Kadela Indústria
Reginaldo S. Almeida
Carpintaria São Jorge
S.A. Moreira e Meira
Tapanã LTDA
Orivaldo Frota Pereira
Mad Móveis
Lambari Compensados
Belmodulo
Movelaria Santo Antonio
Maria S. Pereira
Móveis e Decorações Carvalho Ltda
Maria Pinto Coelho
J. Atamazio Ind. Com. e Exp. Ltda
Hamilton Vanzeler
Toraleys Exp. Ltda
Oficina Globo de Ouro
Indústria de Móveis Austrália Ltda
Marcenaria Santos
Gab Móveis
Movelaria Campos
Massa Móveis Ltda
Moraes Móveis
Marcenaria Eucalipal
A. C. Vargas
Marceneria Fé em Deus
A. Sampaio
Não identificado na pesquisa
N. A. Veiga Sampaio Ltda
R. E. Alves da Silva
Meirelhes e Meira Ltda
F1
Escore fatorial original
F2
F3
F4
F5
F6
Fp1
5,4077 0,6143 0,4923 0,3848 -2,2578 -0,5797
-0,0881 0,3928 0,928
1
E
Fp2
0,70
1,6458 0,5982 0,9232 0,1466 0,67
0,2086 0,5772 0,1966 1,6322 -0,4801 2,3986 0,1926 0,70
0,1139 0,1712 0,7823 1,3759 0,7995 0,5816 0,1779 0,6
2,1799 0,4859 0,6099 -0,9435 -0,1705 0,7492 0,4988 0,68
1,4258 0,9518 -0,3624 -0,3889 0,6856 0,5377 0,3816 0,76
-0,2029 0,8852 0,8592 0,7931 0,4058 0,4123 0,1287 0,75
0,139
0,3196 0,9433 1,1231 0,1105 0,2397 0,1818 0,66
0,0986 0,5791 0,6716 -0,3163 0,8256 0,2985 0,1755 0,70
-0,2809 0,5876 0,7007 0,0365 0,5063 0,5301 0,1166 0,70
-0,5356 0,5322 0,7449 0,969
0,0906 0,1
0,0771 0,69
-0,1827 0,8008 0,7204 1,2606 0,5949 -1,7708 0,1319 0,73
-0,4868 0,6692 0,3611 0,7697 -0,267
0,7275 0,0846 0,71
-0,1583 0,2539 0,6937 -0,4584 0,6044 0,6324 0,1357 0,65
-0,1595 -1,1641 0,6202 0,2873 0,7852 1,0117 0,1355 0,41
1,5311 -1,1333 -1,4605 1,4179 0,6155 -0,3406 0,398
0,42
-0,2837 0,3807 0,7027 -0,5395 0,4204 0,5338 0,1162 0,67
0,1573 0,2329 0,448
-0,432
0,3157 0,5505 -0,9943 0,1847 0,6
0,3436 0,5219 1,4171 -0,0354 -1,0557 0,0931 0,66
1,1938 2,3962 -0,7456 -3,1923 1,0894 0,1924 0,3456
-0,5074 0,3338 0,5167 1,4562 -0,064
0,3325 -1,7909 0,6333 -0,039
-0,3407 0,399
0,3546 1,1817 -0,1324 -1,0884 0,1073 0,67
-0,4526 0,5635 -0,1283 -0,0108 0,2246 0,7451 0,09
0,3923 -0,3942 0,4869 0,1199 0,602
-0,273
1
-1,0928 0,0814 0,66
1,2352 0,4138 0,2119 0,31
0,7
-1,2184 0,2212 0,54
-0,3986 0,6926 -0,4352 0,4653 0,4802 0,1178 0,5
0,0417 0,8695 -0,1071 -1,1976 0,5544 0,3769 0,1667 0,75
-0,5481 0,2281 0,6009 -0,0528 0,1602 -0,0398 0,0751 0,64
0,029
0,3807 -0,6926 -0,9338 0,596
-0,4553 0,252
0,5113 -0,3709 0,216
1,3116 0,1647 0,67
-0,2767 0,0895 0,65
-0,5909 0,2603 0,5778 0,3868 -0,0031 -1,1531 0,0685 0,65
-0,7433 0,4625 -1,0649 0,9675 -0,1445 0,5297 0,0448 0,68
1,1615 -1,5963 -1,556
0,6075 1,0647 -0,606
-0,4829 0,1943 0,4502 -0,0424 0,006
-0,5726 0,4617 0,551
0,3406 0,34
-0,8798 0,0852 0,64
-1,3778 0,2556 0,2086 0,0713 0,68
-0,1547 -0,0099 0,5464 -1,2156 -0,0531 -0,0567 0,1362 0,60
-0,2038 0,182
-0,645
-0,7577 -0,5842 0,949
-0,2354 0,1286 0,63
-0,6147 0,5948 -0,7507 0,263
0,0277 0,0601 0,50
-1,0318 0,4308 -1,9609 1,3466 -2,9156 3,32
0
0,67
1,0087 -2,5834 -1,5736 0,6761 0,3117 -0,1385 0,3169 0,18
-0,276
-0,6319 0,8186 -1,164
-1,6936 0,4199 0,1174 0,50
0 0861 -1 2803 -1 8602 0 5496 0 9243 -0 8275 0 1736 0 40
Fonte: Resultados da pesquisa.
153
REVISTA DE ECONOMIA E AGRONEGÓCIO, VOL.5, Nº 1
Por fim, cabe ressaltar que as empresas que apresentaram IDC
intermediário encontram-se numa posição desconfortável, pois chegaram
a esse nível construindo vantagens de custos. A evolução para o estágio
de alto desempenho competitivo somente se dará através da
diferenciação, o que requer investimentos em tecnologia, capacitação da
mão-de-obra, pesquisas de mercado, implantação de normas técnicas de
processo e produto e construção das conexões para frente e para trás.
Esse salto é difícil de ser alcançado, em face do comportamento
oportunista dos agentes e instituições, da dependência tecnológica, da
baixa integração para frente e do incipiente grau de organização
empresarial.
4. Conclusões
A análise fatorial agrupou as variáveis que influenciam o desempenho
competitivo das empresas de móveis da Região Metropolitana de Belém
em seis dimensões competitivas, explicando 67,93% da variância total
dos dados. Os testes de Kaiser-Meier-Olkin e de Bartlett respaldaram a
adequação da amostra de dados ao modelo de análise fatorial.
Os resultados permitiram a extração de seis fatores, representativos das
dimensões determinantes da competitividade das empresas de móveis
da RMB: gestão empresarial, envolvendo seis variáveis relacionadas com
o ambiente competitivo interno das empresas; tecnológica, composta por
três variáveis indicadoras das ações inovadoras de produto, processo e
de gestão implantadas nas empresas; crédito, com duas variáveis que
refletem a dinâmica de acesso em função de fatores relacionados a juros,
garantias e adequação a prazos; desempenho, contemplando três variáveis
indicadoras do desempenho competitivo das empresas de móveis;
integração horizontal, com uma variável indicadora das relações de
subcontratação de empresas para o desenvolvimento de peças e de
produtos acabados; e conexão de mercado, envolvendo duas variáveis
relacionadas ao fornecimento de matéria-prima e insumos e à inserção
das empresas nos mercados. Essas dimensões apresentaram-se
154
Zilda Joaquina Cohen Gama, Antônio Cordeiro de Santana,
Fernando Antônio Teixeira Mendes & Ahmad Saeed Khan
consistentes com os modelos teóricos da competitividade sistêmica e
das forças sinérgicas porterianas.
Com base nos resultados obtidos para o Índice de Desempenho
Competitivo, conclui-se que a maior parte das empresas de móveis da
Região Metropolitana de Belém está operando em estádio intermediário
de desenvolvimento competitivo, em razão da baixa magnitude dos escores
fatoriais relativos a cada dimensão competitiva e/ou de sinal negativo.
Isso permite que os formuladores de política ou de fomento ao
desenvolvimento industrial identifiquem as fragilidades, os pontos fortes
e as oportunidades de mercado para cada empresa.
Apenas uma empresa obteve alto Índice de Desempenho Competitivo.
Esta empresa pode servir de base para a articulação empresarial no seu
entorno, ao estilo da integração do tipo núcleo satélite, visando disseminar
estratégias competitivas para as demais empresas de móveis, bem como
quebrar a inércia das estratégias pautadas apenas nas vantagens de custo,
mão-de-obra informal, matéria-prima de baixa qualidade, comportamento
oportunista dos agentes e concorrência focada em preço.
As dimensões competitivas eleitas conferem maior aderência às forças
competitivas tradicionais, em função do estádio de desenvolvimento da
indústria de móveis local. A criação de vantagens competitivas
sustentáveis, com base na qualidade e diferenciação dos produtos,
qualificação da mão-de-obra, inovação de processo e de gestão, bem
como na organização para integração horizontal e vertical da cadeia
produtiva, apenas anuncia a evolução.
155
REVISTA DE ECONOMIA E AGRONEGÓCIO, VOL.5, Nº 1
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Abstract - The furniture industry of the Metropolitan Region of Belém provides many
jobs opportunities and help to reduce the environmental impacts of sawmill, given that
the shavings and wood residues of these firms are used as raw material. Factorial
analysis was used to estimate the index of competitive performance (ICP) and to
determine the competitive position of the firms in the furniture industry. The results
showed that most of the furniture firms were located in an intermediate competitive
level, which is due to the limiting factors such as lack of workforce, low technological
level, difficult access to credit and low level of horizontal and vertical integration in the
supply chain. The final results showed that only one, among the furniture firms,
achieved a high competitive performance position.
Key words: Index of competitive performance (ICP), Factorial analysis, Furniture
firms, Technology, State of Pará.
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